[玩家心得](12.11更新测试教程)当前24.4最新版本，球员全属性测试(56000个样本)
本帖最后由 harvestgreen22 于 2024-12-11 21:51 编辑
如何测试属性和测试联赛（其中一个测试用联赛为例）
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2024-12-11 20:46 上传
使用dzek制作的联赛进行测试
1.玩家可以操作的是A至K队，一共11个队，将要测的“4-2-3-1右路过载测试”应用在A至K队，然后点快速选择，分配球员。
2.现在需要给A至K队安排属性
3.打开FMRTE编辑器，锁定各类变量：“年龄、当前和潜在能力、属性、状态、声望、是否禁赛、比赛状态、疲劳度、士气、习惯、位置熟练度”
4.给AI控制的，一共11个队，设置战术（现在AI有4222,4231,424,433,442,5212,5221,523,532等11种战术）
5.给AI控制的，一共11个队，设置球员属性
6.开始测试，现在得到一组标准组
7.改动需要改动的一系列属性，比如全体/某个位置，提高工作投入6点。又或者改变某个位置的不同职责。又或者改变战术的阶段设置、指令设置。
8.FMRTE（这个工具要买，没免费版）的使用方法
导航到 FMRTE 设置中的“Freezer Settings”，确保左侧列表中的所有框都已选中，右侧的所有框都已取消选中。 从菜单中选择双筒望远镜图标。 在“Division”字段中，搜索“test”，选择“Test League”，然后确认。
单击列表中的一名球员，然后使用 CTRL + A 选择所有球员。
右键单击任意球员并选择“Freeze”。 通过单击最后一个图标（带有寒冷天气符号的图标）来验证该过程，该图标应显示联赛中的所有球员。
9.确保在度假时，选中2个选项（使用现在的战术、现在的阵容）
10.
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2024-11-25 10:21 上传
测试的设置：联赛有4个队，A，C，D队设置为4231神阵，B队设置为4141弱阵，所有球员的所有属性设置为10，锁定各种属性。
修改A队的球员属性（守门员除外，也就是调整10个人）至相应的值。统计净胜球。
C,D队使用非常强大的4231神阵，这样考验球员的防守能力和在强队压力下的表现。
B队用弱的4141，考验球员的虐菜能力。
一共花费了10天来测，两个电脑一起。其中有2个属性是群友帮忙测的，其他70个都是自己测
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2024-11-25 10:21 上传
1.
怎么看这个表？标准组代表了，全属性为10时，A队的净胜球，它是20.1。
观察 技术20，这代表了，将A队除门将的球员，技术属性从10增加到20，A队的净胜球，它是16.5。
16.5<20.1
也就是说，技术增加了10，净胜球反而下降了。不过下降得不多。
观察 视野1和视野20，分别是20.0和38.5。
20.0<20.1<38.5
也就是说，视野从10降低到1，可以说没有变化。但是视野从10增加到20，带来了38.5-20.1=18.4的净胜球增加
2.值得注意的属性
工作投入降低到1会造成非常严重的后果（净胜球-110），应该确保一个球员至少有6，最好有10的工作投入。一个低工作投入的球员是不能要的。但是继续增加工作投入，用处不大。10和20的差距很小。
6点属性似乎是一些属性的阈值。
传球，传中，盯人，停球，防守站位，决断，团队合作，无球跑动，勇敢，都是可以视为无用的属性。
技术和才华，甚至是越高越不好的属性。
核心属性有这些：工作投入（需要达到10，高了没用），速度，爆发，弹跳，盘带，平衡，集中，预判，*(再加意志，灵活)。
按照属性20对比属性10的情况来看：速度+爆发2个最重要核心，弹跳+盘带2个次级核心，平衡可以看做第3级别属性，然后是第4级别属性 预判和集中
其他属性，属于有用，但是效果较差。
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2024-11-25 11:58 上传
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2024-11-25 12:03 上传
3.样本
根据统计学的大数定理，只要样本足够多，你得到的值会越来越靠近数学期望
在重要属性上，大概有950-1080场比赛样本。
按照统计学估算，这部分属性的误差小于3。
在非重要属性上，大概有450个场比赛样本。
按照统计学估算，这部分属性的误差小于8
4.误差
你这个结论会不会只对4231和特定对手有用？
要知道，有些战术的打法可能相差很大。
而且，4231的球员分布不均匀，比如前锋只有1个。
而且战术、职责、指令都会影响到属性的重要性。
还有就是度假所进行的比赛，即使比赛设置为最大细节，是否会得到不真实的值？
度假这个已经有人研究过了，我就不再用大量文字重复了，我选择相信这些人的研究结论
考虑到不同的战术和不同的对手，额外的进行了3600场比赛，
去测试两种其他的战术，分别是预设控制球权433。以及预设防御反击442。
他们会有不同的标准值和不同属性与标准的偏差，但是每种属性互相的“重要性级别”不会有什么改变
比如说，传球更重要的阵型，传球（表里24左右）的重要性无论在什么战术都不会超过盘带（表里50多），也超不过射门（表里33），
它最多是倾向于增加到了射门这个值。这也说明了，游戏并没有复杂的给每种战术单独做一套计算，而是相对通用的计算方法。
而这个计算方法，我个人观察，是更有利于采取攻势的。
球员分布的问题也是类似，它不会起到“决定性”的影响，只是在统计上扰动一些数值。
5.多变量
之前看评论说，这是一个多变量问题，比如A属性是同时和BC属性一起计算的。
有人会觉得，测试一个停球10，射门15的球员，这个球员因为停不住球而射门再高也没用，所以这样测是不对的。
但是如果一个属性是加权和另一或者多属性一起计算的，要求必须找到所有关联的属性。那最终所有测试都毫无意义或者过度繁琐以至于无法进行。太麻烦了，做不到。
既然统计上就能区分它们的差异，那就用这个结果做结论
现在，假设一个数学问题。球员A的镇定10，提供了20%的进球能力。射门10，提供了每场10次射正球门。最终结果是10x20%=2个球。
如果这是个多变量问题，那么镇定20，假设它提供了40%的进球能力。最终结果是10x40%=4个球。也就是2变成了4。这个区别“4-2=2”可能会明显也可能会不明显。
不明显的那些其实就是互相作用的效果就不好，既然那么小，那也就可以干脆被忽略。
如果有效果，必定会反应在统计结果上。
除非它使用的是一些更复杂的机制，比如，检测到镇定20，如果射门不够15，进球能力%不提高。我就不去考虑这种可能了。
6.
不能先入为主的，把现实中的逻辑带入到游戏里。
比如看过有这样的观点：现实和游戏真人中就没有“速度20”其他属性都是10的球员。
或者，“应该用balabala”的属性来设计所有前锋/中锋/后卫，才能反应真实情况。
最终测出来的结论，只要是遵循控制变量法，都没差别（因为游戏看上去不太可能用上面提到的“更复杂”的机制）
7.为什么不单独测每个球员，比如单独测前锋
因为工作量太大了，
而且每个球员对球队净胜球造成的影响，很可能实际测得的与标准值的差值，被无时无刻存在的更大的随机扰动所干扰，因为一个战术大多就是1-3个前锋，他们只占11个人的不到30%。
如果要测得真实的值，需要非常非常大量的样本数
8.门将？
类似上面的原因。不测
如果要测得真实的值，需要非常非常大量的样本数
9.为什么不能只测1个赛季？
游戏里的随机扰动非常大，这意味着，如果你只进行30场至40场比赛（一个赛季），得到的结果很可能会大幅偏离真实值
还可能有人会怀疑，测试不够严格，不够科学，并不是一个实际的赛季，这是一个美好的理想环境等等，然后认为在大量干扰下的经验主义的结论，比控制变量法下得到的结论要准确
10.想法
复制一下之前的提到过的
好比之前的“1CA夺冠”，在没有测试揭示游戏机制之前，很多人会把这当做一个阴谋论。而揭示后，也有玩家认为这种测试只是在过度的追求强度而牺牲了游戏寿命。但这都不是测试的目的。
我测试这个的目的和很多老外玩家的目的是一致的：逼迫游戏公司持续改进它已经沿用多年的旧机制，改变那些根本性的引擎缺陷，让玩家不至于玩一个“安慰剂模拟器”，为什么是安慰剂模拟器？有一些人将现实中的足球代入到游戏里，花费了大量的时间精力感情，有很多玩家花很多精力去做视频，我也很享受这些充满激情的东西
但是，
结果是，游戏引擎根本没做这些功能，这些玩家所相信和精心准备的，本质反应到游戏引擎上是无用功。游戏依赖一些十分简单的数据然后加以随机化，让玩家以为他们玩到了真正的模拟游戏。然后游戏公司就可以只对他的游戏仅进行外观上的换代，就可以一代代的卖出去，并且在宣传里宣称他们在做一个充满交互性的模拟游戏
更过分的是，官方禁止在官方论坛讨论这些，并且继续误导消费者。你只能在非官方的论坛里找到信息。
好比我测出来的游戏训练系统，我只玩了2024这一代，而前面很多代，加上最新这一代有大量的玩家花费巨量的时间去研究和分享他们对训练的研究结果。结果，这些玩家实际上都是玩了一个“安慰剂模拟器”，
甚至有些投入了大量感情的玩家把头埋在沙子里然后拒绝相信（原谅我说得比较过分）这些类似身体怪无敌的测试结论。这些投入了金钱和精力的玩家应该享受到和模拟理论一样的游戏体验，而不是一个虚假的机制造成的假象。
这并非玩家的错，是游戏公司的错。玩家对足球模拟游戏的热爱，不代表你应该接受一款有缺陷的游戏，特别是这款游戏的最大卖点和宣传点就是模拟性。你可以选择不再玩。也可以选择留下来然后通过各种方式一起抗议并且逼迫游戏公司作出改变。你也可以随心所欲地玩这款游戏，不刻意采用这些“强度机制”并享受乐趣。
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2024-11-25 17:02 上传
补充，150-->180cm可以认为没变化，180cm-->210cm有一定提高
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2024-11-26 08:39 上传
补充，惯用脚
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2024-11-26 11:36 上传
增加，身高，惯用脚，稳定
强调一下测试结果不是“标准化”的，或者换个更好理解的说法就是，一场比赛进2球比较容易，但是进10球的难度不止比进2球大5倍，而是比5倍要更难得多
举个例子（假设的）
+40的属性可能比一个+20的属性，重要3倍甚至4倍
而一个-40的属性比一个-20的属性，更坏3倍甚至4倍
忽略掉工作投入，速度和爆发两个属性有惊人的171和161，
这意味着身体属性的重要性不仅限于2楼评论的图片里的61.47%，也就是身体属性的重要性必定大于61.47%，
70+%，等等都是有可能的
多变量的影响的更多测试，
1.
Passing传球15
Crossing传中15
Dribbling盘带15
Tackling抢断15
Finishing射门15
First touch停球15
Heading头球15
longshot远射15
Technique技术10
Flair才华10
other其他属性10
Goal difference 净胜球≈73.7
2.
Passing传球15
Crossing传中15
Dribbling盘带15
Tackling抢断15
Finishing射门15
First touch停球15
Heading头球15
longshot远射15
Technique技术15
Flair才华10
other其他属性10
Goal difference 净胜球≈60.3
3.
Passing传球15
Crossing传中15
Dribbling盘带15
Tackling抢断15
Finishing射门15
First touch停球15
Heading头球15
longshot远射15
Technique技术10
Flair才华15
other其他属性10
Goal difference 净胜球≈71.7
4.
Dribbling盘带20
Technique技术20
other其他属性10
Goal difference 净胜球≈44.2
Dribbling盘带20
Technique技术10
other其他属性10
Goal difference 净胜球=53.6
5.
Passing传球20
Technique技术20
other其他属性10
Goal difference 净胜球≈27.9
Passing传球20
Technique技术10
other其他属性10
Goal difference 净胜球=24.5
6.
Finishing传球20
Technique技术20
other其他属性10
Goal difference 净胜球≈33.7
Finishing传球20
Technique技术10
other其他属性10
Goal difference 净胜球=33.3
总结：
控制变量，
从1、2、3，可以看出，
即使是多变量情况下，考虑多种技术属性，
技术类属性15+技术10 (73.7) > 技术类属性15+技术15 (60.3) ，这意味着在这种情况，技术是坏的
技术类属性15+才华10 (73.7) ≈/> 技术类属性15+才华10 (71.7) ，这意味着在这种情况，才华没什么影响
而4、5、6的情况，有些特殊，
Dribbling盘带20+Technique技术20 (44.2) < Dribbling盘带20+Technique技术10 (53.6)
更高的Technique技术对Dribbling盘带是负作用
这意味着在这种情况，技术是坏的
Passing传球20+Technique技术20 (27.9) ≈/> Passing传球20+Technique技术10 (24.5)
更高的Technique技术对Passing传球是正作用，也有可能是没影响
差距不大。
也有可能是样本量不够大造成的误差
Finishing传球20+Technique技术20 (33.7) ≈ Finishing传球20+Technique技术10 (33.3)
更高的Technique技术对Finishing传球近似无影响
比较让人惊讶的是第5个，这意味着有可能技术对有一些属性是正面的，对另一些作用是负面的